يساعد الكشف المبكر عن سرطان الثدي الذي يعد ثاني أسباب الوفاة عند النساء في العالم في تحسين فرص الشفاء. يسمح التصوير بالأمواج فوق الصوتية لاختصاصي الأشعة التمييز مبدئياً بين أشكال الكتل و اعتماداً على هذا التقييم تؤخذ الخزعات. صمم في هذا البحث نظام كشف بمساعدة الحاسوب لتحديد حافات الكتل في صور الأمواج فوق الصوتية باستخدام طريقة مجموعة السويات. يتضمن هذا النظام إزالة الضجيج من صور الأمواج فوق الصوتية للثدي باستخدام مرشح وسطي لا محلي له القدرة على إزالة الضجيج النقطي مع المحافظة على معلومات الصورة، و من خلال واجهة التعامل مع المستخدم تحذد الحافات مبدئياً لتقوم بعدها طريقة مجموعة السويات بتحديد حافات الكتل.
أعطت هذه الطريقة نتائج جيدة عند إجراء مقارنة بين الحافات المحددة بالبرنامج و الحافات التي رسمها اختصاصي الأشعة ليصل التطابق لنسبة 96 %. هذه النتائج الجيدة تفتح الأبواب أمام بحوث مستقبلية للوصول إلى إمكانية تطبيق هذا النظام ضمن العيادات و المراكز الطبية.
Breast cancer is the second leading cause of death of women in the world. The early detection gives a
better chance to cure it. Physicians diagnose breast tumors by analyzing the characteristics of the lesion in
ultrasound images. Shape data, provided by a tumor contour, is important to physicians in making
diagnostic decisions. However, due to the increasing use of technology in medicine, a computer aided
detection systems (CAD) have been built to help the expert. This research focuses on using a level-set
method as an effective lesion segmentation method for breast ultrasound images. By applying non-local
means filter on image, the unwanted speckle noise will be removed and the image's important details will
be preserved. Then the initial contours are sketched using the GUI in order to apply level-set method
which delineates the contour of the lesion in breast ultrasound image. The proposed method was found to
determine the breast tumor contours that are very similar to manual-sketched contours (about 96%).
المراجع المستخدمة
Guo Y., (2010), " Computer-aided detection of breast cancer using ultrasound images", Utah state university, Logan, UT ,US,pages:18- 258
Gomez W., Leija L., Pereira W. C. A., Infantosi A. F. C. ,(2009), “Semiautomatic contour detection of breast lesions in ultrasonic images with morphological operators and average radial derivative function ” International Congress on Ultrasonics, Universidad de Santiago de Chile, ScienceDirect Physics Procedia Vol:3, No.1 Pages:373-380
Huang Y. and Chen D. ,(2004), “Watershed segmentation for breast tumor in 2-D Sonography” Department of Computer Science and Information Engineering, Tunghai University, Taichung, Taiwan. Ultrasound in Med. & Biol., Vol. 30, No. 5, Pages:625-636
Grau V. et al,(2004)," Improved watershed transform for medical image segmentation using prior information.", IEEE Transactions Medical Imagining Vol: 23 ,No. 4 ,Pages:447-458